Qual è la differenza tra Redis e MongoDB?
Remote Dictionary Server (Redis) e MongoDB sono due database NoSQL che archiviano i dati in un formato non strutturato. I database NoSQL archiviano i dati in modo diverso rispetto ai database relazionali, i quali utilizzano tabelle, righe e colonne. Redis è un database in memoria e open source che archivia i dati come coppie chiave-valore. Memorizza i dati nella RAM per prestazioni elevate, ma è in grado di offrire l'archiviazione persistente su disco come funzionalità aggiuntiva. MongoDB è un database di documenti con sorgente disponibile che archivia i dati in formato JSON serializzato. Archivia i dati nella memoria esterna ma include un motore di archiviazione in memoria nell'edizione enterprise.
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Modello di dati: Redis e MongoDB
Redis e MongoDB utilizzano modelli di dati distinti e archiviano i dati in modo diverso dal punto di vista architetturale.
Redis
Redis archivia i dati nella RAM, in modo da poter accedere ai dati direttamente dalla memoria. Oltre a fornire risposte a bassa latenza, limita anche il volume di dati che è possibile archiviare. Redis salva il set di dati su disco tramite snapshot e registrazione di soli file (AOF), che garantisce la durabilità dei dati.
Archivia i dati come coppie chiave-valore, in cui ogni immissione di dati ha una chiave univoca. Supporta vari tipi di dati come set ordinati, hash, set, elenchi e stringhe. Le chiavi possono avere qualsiasi lunghezza fino a un totale di 512 MB.
L'immagine seguente mostra il modello di dati Redis.
MongoDB
MongoDB segue un modello di dati di documenti per archiviare i dati principalmente nella memoria esterna. Memorizza i dati come documenti JSON binario (BSON) serializzati. La dimensione massima dei documenti è 16 MB.
L'architettura di MongoDB è utile per scalare grandi volumi di dati in quanto può aumentare la capacità in base allo spazio su disco. Gli utenti aziendali possono anche utilizzare un motore di archiviazione in memoria per un approccio ibrido. È possibile utilizzare la memorizzazione nella cache per i dati a cui si accede frequentemente, pur facendo affidamento principalmente sull'archiviazione su disco per la persistenza.
L'immagine seguente mostra il modello di dati MongoDB.
Similitudini tra Redis e MongoDB
Sia Redis che MongoDB sono database NoSQL che offrono una progettazione flessibile degli schemi, scalabilità orizzontale e alta disponibilità. Puoi utilizzarli per archiviare dati non strutturati come documenti e immagini in modo più flessibile. A differenza dei database relazionali, consentono modelli di dati dinamici che non utilizzano schemi.
Esistono varie somiglianze tra questi due database non relazionali.
Indicizzazione secondaria
Redis e MongoDB forniscono l'indicizzazione secondaria. Con questa funzione, puoi creare indici aggiuntivi su campi di chiavi non primarie. Dopo aver creato questi indici aggiuntivi, puoi interrogare e recuperare i dati più velocemente tramite la ricerca di criteri diversi. L'indicizzazione secondaria aumenta la flessibilità e le prestazioni delle query in entrambi i database NoSQL.
Replica
Per fornire disponibilità e durabilità elevate, MongoDB e Redis utilizzano la replica. Vengono creati set di replica (o cluster), in cui i database NoSQL replicano i dati su diversi nodi per fornire ridondanza. In entrambi i database, esiste un'istanza principale che accetta operazioni di scrittura e una o più istanze secondarie che replicano i dati dall'istanza principale. Se l'istanza principale fallisce, può subentrare un'istanza secondaria.
Prestazioni
Sia Redis che MongoDB forniscono risposte a bassa latenza e sono in grado di gestire carichi di lavoro con velocità di trasmissione effettiva elevata. Redis è un database in memoria, il che significa che archivia i dati in memoria. Questo sistema di archiviazione consente a Redis di fornire operazioni di lettura e scrittura ad alta velocità. MongoDB combina l'archiviazione in memoria con l'archiviazione basata su disco, che offre velocità e durata dei dati.
Differenze principali tra Redis e MongoDB
Redis e MongoDB presentano anche differenze nelle loro funzioni e capacità. Ecco alcuni altri punti chiave di differenza tra i due.
Scalabilità
La scalabilità orizzontale consente a MongoDB di gestire grandi volumi di dati in modo efficiente. Utilizza lo sharding per distribuire i dati su più regioni e nodi. Con le operazioni di cross-sharding, è possibile eseguire query e aggiornamenti su più partizioni.
Redis non offre lo stesso grado di scalabilità di MongoDB. Per impostazione predefinita, per le operazioni primarie utilizza solo una singola partizione. È necessario mantenere manualmente lo sharding in base all'hash, il che rende la gestione più complicata. Redis non dispone inoltre della funzionalità tra partizioni.
Disponibilità
Sia MongoDB che Redis supportano la disponibilità tramite la replica. Tuttavia, MongoDB supporta un grado di disponibilità più elevato grazie ai set di repliche. MongoDB può creare fino a 50 copie dei tuoi dati, distribuite su più nodi, data center e persino aree geografiche. Supporta meccanismi di failover automatico: se un nodo primario va offline, sceglie un nuovo nodo primario dalle repliche.
Al contrario, Redis non fornisce il failover automatico per impostazione predefinita. Gli utenti amministratori avviano il failover manuale, soprattutto se la replica si trova in un data center diverso. Se si desidera un failover automatico, è necessario impostare e configurare un componente separato, chiamato Redis Sentinel.
Integrità
MongoDB supporta transazioni atomiche, coerenti, isolate e durevoli (ACID) con più documenti. In questo modo, è possibile mantenere i dati coerenti tra più operazioni. Utilizzando transazioni con più documenti, più operazioni possono essere eseguite come un'unica unità. All'interno di una sessione, MongoDB esegue il commit di tutte le modifiche o le ripristina, il che aiuta a garantire la conformità ACID.
Al contrario, Redis non fornisce il supporto ACID integrato. Tuttavia, è possibile utilizzare il comando MULTI per raggruppare più comandi in un'unica operazione atomica. Ma questa da sola non è una soluzione. È inoltre necessario implementare la funzionalità di rollback all'interno del codice dell'applicazione, poiché Redis non la supporta in modo nativo nelle transazioni.
Linguaggio di query
MongoDB offre un elevato livello di flessibilità nelle sue interrogazioni, anche eseguendo calcoli spaziali complessi e funzioni di analisi dei dati. MongoDB utilizza MongoDB Query Language (MQL), che supporta una sintassi simile a JSON per semplificare le query avanzate. Con MQL, è possibile eseguire query avanzate su chiavi singole o multiple, ricerche di testo e intervalli.
Al contrario, Redis è ottimizzato per operazioni rapide di accesso chiave-valore anziché per complesse funzionalità di interrogazione e ricerca. Redis viene utilizzato principalmente fornendo chiavi e recuperando i dati corrispondenti. Redis non ha un linguaggio di interrogazione come MQL. Offre invece un'ampia gamma di comandi per interagire con i dati. Ad esempio, è possibile utilizzare il comando GET per recuperare valori fornendo le chiavi corrispondenti.
Quando usare Redis e quando MongoDB
Per l'archiviazione temporanea di dati con interrogazione rapida, è preferibile utilizzare Redis. Per l'archiviazione persistente a lungo termine di dati complessi con query avanzate, è invece preferibile MongoDB.
Redis fornisce un accesso rapido ai dati a cui si accede di frequente, il che lo rende adatto per la memorizzazione nella cache e l'archiviazione delle sessioni. È possibile utilizzarlo in applicazioni in tempo reale o architetture basate su eventi grazie al supporto integrato per i modelli di messaggistica publish-subscribe (pub/sub). Offre anche strutture di dati avanzate come set ed elenchi ordinati, che possono essere utilizzate per implementare la limitazione della frequenza, le code di attività e i sistemi di pianificazione dei processi. È anche efficiente per il conteggio e l'aggregazione dei dati, il che lo rende adatto per il monitoraggio dei dati delle classifiche o di altre statistiche.
Al contrario, MongoDB può essere utilizzato per archiviare dati applicativi complessi su larga scala. Offre strutture di database e archiviazione più tradizionali che non utilizzano uno schema in modo che gli sviluppatori possano adottare un approccio più flessibile. Gestisce in modo efficiente scritture e letture di grandi volumi e può gestire set di dati di grandi dimensioni. È possibile utilizzarlo per la gestione dei contenuti o per la gestione dei profili utente su larga scala. MongoDB dispone anche di indici geospaziali integrati e supporta query spaziali, il che lo rende adatto per applicazioni o dati basati sulla posizione con componenti geospaziali.
È possibile Redis e MongoDB insieme?
L'uso Redis e MongoDB insieme è una strategia comune in molte applicazioni. La velocità di Redis integra naturalmente le capacità di archiviazione a lungo termine di MongoDB. È possibile utilizzare sia Redis che MongoDB per ottimizzare le prestazioni del database, aumentare la scalabilità e fornire un sistema flessibile per le tue applicazioni.
Ad esempio, è possibile utilizzare Redis per l'elaborazione dei dati in tempo reale. Redis è ideale per l'acquisizione e l'elaborazione di dati in streaming live, poiché gestisce scenari di elaborazione dei dati in tempo reale. Quindi, è possibile archiviare i dati o i risultati elaborati con Redis in MongoDB per l'archiviazione e analisi integrate più complesse.
Un altro esempio è un modello di dati ibrido tra Redis e MongoDB. È possibile utilizzare contemporaneamente l'archivio chiave-valore di Redis e il modello orientato ai documenti di MongoDB. Redis fornisce un sistema semplice per accedere ai metadati a cui si accede frequentemente, mentre MongoDB può essere utilizzato per strutture di dati più complesse.
Riepilogo delle differenze tra Redis e MongoDB
| Redis |
MongoDB |
|
| Modello di dati |
Coppia chiave-valore basata sull'archivio dati in memoria. |
Database di documenti persistente. |
| Dimensionamento |
Redis non offre la stessa scalabilità. |
Un database MongoDB è altamente scalabile attraverso il dimensionamento orizzontale, lo sharding e il partizionamento dei dati. |
| Disponibilità |
Per monitorare i cluster per il failover automatico, è necessario un componente separato chiamato Redis Sentinel. |
Failover automatico per impostazione predefinita. |
| Integrità |
Redis offre comandi per creare singole operazioni atomiche. Il rollback deve essere gestito nel codice dell'applicazione. |
MongoDB ha il supporto integrato per le transazioni ACID multi-documento e il rollback. |
| Linguaggio di query |
Redis utilizza i comandi per l'esecuzione di query. |
MongoDB utilizza MongoDB Query Language (MQL) per interrogare e manipolare i dati. |
In che modo AWS può aiutarti con i tuoi requisiti Redis e MongoDB?
Amazon Web Services (AWS) fornisce numerose soluzioni per il supporto delle tue operazioni con Redis e MongoDB.
Amazon MemoryDB è un servizio di database in memoria compatibile con Redis, durevole e dalle prestazioni ultra-veloci. È costruito appositamente per le applicazioni moderne create con architetture di microservizi. MemoryDB archivia i dati in modo duraturo su più zone di disponibilità (AZ) utilizzando un registro transazionale Multi-AZ per consentire failover rapido, ripristino del database e riavvio dei nodi. È possibile ottenere una latenza di microsecondi in lettura e millisecondi in scrittura di una cifra insieme a una velocità di trasmissione effettiva elevata.
Amazon ElastiCache è un servizio di memorizzazione nella cache completamente gestito che semplifica la configurazione, il funzionamento e la scalabilità di una cache nel cloud. Con ElastiCache, è possibile accelerare la velocità dell’applicazione e sbloccare la latenza di lettura e scrittura di microsecondi memorizzando nella cache i dati da database e datastore primari.
Amazon DocumentDB (compatibile con MongoDB) è un database di documenti JSON nativo completamente gestito che dimensiona i carichi di lavoro aziendali senza problemi. Grazie alla capacità di archiviare, interrogare, indicizzare e aggregare dati in un formato JSON flessibile, puoi sviluppare ed evolvere le applicazioni più velocemente che mai. Un database gestito elimina la necessità di eseguire attività manuali di gestione del database, aumentando la produttività e semplificando lo sviluppo.
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